직접 확인해보세요
VESSL Cloud, 실제로 이렇게 동작해요
Claude Code에게 운전대를 쥐여주세요. vesslctl을 활용해서 GPU 가용량을 확인하고, 8×H100 노드에 잡을 띄우고, 단 몇 초 만에 검증하는 과정을 그대로 담았어요.
워크플로우까지 얹은 GPU 클라우드
워크스페이스에서 개발하고, 같은 환경 그대로 잡으로 제출하세요. 노드 한 대로 부족해지면 멀티노드 클러스터까지 이어져요.
Container Compute
Workspace
GPU를 최대 8장까지 쓰는 싱글노드 워크스페이스를 띄우세요. 쓰던 이미지와 데이터가 그대로 올라와 있어요. 내 에디터에서 SSH로 연결하면 작업하던 그 지점에서 이어서 시작할 수 있어요. 노트북을 닫아도 환경은 그대로 유지돼요.
- 노드 한 대에 GPU 최대 8장 (A100, H100, L40S)
- 내 IDE로 SSH 원격 연결
- 환경, 이미지, 볼륨이 그대로 유지
Container Compute
Job
싱글노드 배치 잡(batch job)을 명령어 한 줄로 실행하세요. 큐에 올라가 실행되고, 로그와 지표는 자동으로 기록돼요. 모니터링은 선택이에요. 그냥 던져두고 잊어버려도 돼요.
- 싱글노드 배치, GPU 최대 8장
- 실시간 로그와 지표
- 끝까지 실행하고 GPU는 바로 반납
Container Compute
Workspace에서 Job으로, 다시 손볼 필요 없이
워크스페이스에서 인터랙티브하게 프로토타이핑하고, 똑같은 환경을 그대로 잡으로 제출해 끝까지 실행하세요. 다시 빌드할 필요도, 다시 설정할 필요도 없어요. 디버깅한 그 환경이 그대로 실행돼요.
문서 보기명령줄 인터페이스
vesslctl
vesslctl은 VESSL Cloud의 명령줄 도구예요. 터미널에서 바로 잡과 워크스페이스를 실행하고, 스킬(skill)을 설치하면 Claude Code 같은 코딩 에이전트가 똑같은 명령어로 GPU 연산을 직접 다뤄요.
- 터미널에서 잡과 워크스페이스 실행
- vesslctl을 GPU 연산 도구로, 에이전트가 직접 구동
- Claude Code 같은 AI 코딩 툴과 함께 쓰도록 설계
# Download and install vesslctl (macOS / Linux)
$ curl -fsSL https://api.cloud.vessl.ai/cli/install.sh | bash# Teach your agent how to use it
$ vesslctl skill install
첫 실험부터 대규모 학습까지
GPU 고르기
여러 클라우드에서 GPU를 골라 몇 분 만에 시작하세요. 쿼터 승인 없이, 쓴 만큼 초 단위로 과금해요.
Workspace에서 프로토타이핑
내 IDE에서 SSH로 연결해 GPU 위에서 바로 실험하세요. 노트북을 닫아도 환경은 그대로, 돌아오면 이어서 시작해요.
Job으로 넘기기
코드가 완성되면 똑같은 환경을 배치 잡으로 제출하세요. 던져두면 로그와 지표가 알아서 기록돼요.
Cluster로 확장
노드 한 대로 부족하다면 InfiniBand로 묶인 전용 멀티노드 클러스터로 대규모 분산 학습을 실행하세요.
자주 묻는 질문
VESSL Cloud가 뭔가요?
여러 클라우드에서 자원을 모아오고 그 위에 실제 워크플로우를 얹은 GPU 클라우드예요. 세션을 닫아도 환경이 유지되는 싱글노드 워크스페이스, 명령어 한 줄로 실행하는 잡, 빠른 공유 스토리지를 제공하고, 노드 한 대로 부족할 땐 전용 멀티노드 클러스터까지 쓸 수 있어요. 쿼터나 프로바이더 락인을 관리하는 대신, GPU를 골라 몇 분 만에 시작해요.
지금 바로 쓸 수 있는 GPU는 뭔가요?
H100, A100, L40S를 셀프서브로 바로 쓸 수 있어요. H200, B200, B300, GB300과 예약형 자원은 팀에 문의하면 제공해요.
VESSL Cloud에서 추론도 실행할 수 있나요?
네. 워크스페이스와 잡으로 인터랙티브하게도, 배치로도 서빙 워크로드를 실행할 수 있어요. 완전 관리형으로 최적화된 프로덕션 엔드포인트가 필요하면 Inference Endpoints를 확인하세요.
RunPod나 Lambda랑 뭐가 다른가요?
VESSL Cloud는 GPU 위에 워크플로우까지 얹어서 제공해요. 세션이 끝나도 유지되는 환경, 손볼 필요 없는 인터랙티브-배치 전환, 명령어 한 줄로 실행하는 잡, 에이전트가 직접 다루는 CLI까지요. 인프라가 아니라 실험에 시간을 쓰게 돼요.
워크스페이스나 잡 하나가 GPU 여러 장을 쓸 수 있나요?
네, 노드 한 대 안에서요. 워크스페이스나 잡 하나가 노드 한 대에서 GPU를 최대 8장까지 쓸 수 있어요(예: 8×H100). 여러 노드에 걸쳐 InfiniBand로 학습하려면 전용 VM Cluster를 쓰세요.
AI 에이전트로 VESSL Cloud를 다룰 수 있나요?
네. vesslctl을 설치한 다음 vesslctl skill install을 실행하면, Claude Code 같은 코딩 에이전트가 여러분이 쓰는 그 명령어로 GPU를 띄우고 잡을 자율적으로 실행하는 스킬을 갖게 돼요.
관리형 Kubernetes나 Slurm을 제공하나요?
둘 다 로드맵에 있어요. 지금 전용 멀티노드가 필요하면 VM Cluster(베타)를 신청할 수 있어요.
데이터는 안전한가요?
VESSL AI는 SOC 2 Type II 인증을 받았어요. 현재 통제 항목과 리포트는 Trust Center(trust.vessl.ai)에서 확인할 수 있어요.
가격은 어떻게 매겨지나요?
온디맨드는 쓰는 만큼 과금하고, 예약형은 약정 사용에 대해 더 낮은 단가로 자원을 보장해요. 가격 페이지에서 확인하세요.
